Ordena los datos de tu empresa al estilo Marie Kondo
Por Kon Leong
Datos
Harvard Business Review
"No puedo encontrar mi anuario de la escuela secundaria. No, no sé en qué caja estaba almacenada, y no sé dónde está esa caja, y no recuerdo qué más había en esa caja ". ¿Suena familiar? Organizar nuestras "cosas" siempre ha sido un desafío, lo que puede explicar por qué Marie Kondo se ha convertido en un nombre familiar en el arte de limpiar y organizar sus efectos personales.
Lo creas o no, las empresas enfrentan un desafío similar en la gestión de los datos de la compañía, aunque a una escala mucho mayor y con requisitos mucho más complejos. A lo largo de los años, la mayoría de las grandes empresas han acumulado varios petabytes de datos oscuros: registros web, correos electrónicos antiguos y perfiles de clientes desactualizados, todos recopilados en el curso normal del negocio que probablemente nunca se volverán a usar, con cada petabyte equivalente a 20 millones de archivadores de cuatro cajones completamente llenos. A medida que el crecimiento de datos continúa acelerándose, los requisitos legales y reglamentarios para controlar esta montaña digital en expansión siguen aumentando, lo que hace que la limpieza de datos se convierta en una de las principales prioridades comerciales.
A pesar del abismo entre la limpieza en el hogar y la empresa, así es como podemos aplicar las seis reglas de Kondo para ordenar la empresa.
Comprométete a ordenar
Cuando se trata de limpiar, el compromiso inicial es importante. Sin ella, es probable que los esfuerzos se derrumben y desaparezcan. Una iniciativa de limpieza de datos exitosa requiere el compromiso de la alta dirección, incluida la asignación de los recursos y el presupuesto adecuados. La formación de un comité de "Gobernanza de la información", compuesto por varias partes interesadas que representan a los departamentos legales, de cumplimiento, gestión de registros, privacidad, seguridad y varios departamentos comerciales, puede ayudar a garantizar el éxito a largo plazo del proyecto. Conseguir la aceptación de cada uno de estos grupos habría sido una batalla cuesta arriba en el pasado; sin embargo, las nuevas regulaciones de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Protección al Consumidor de California (CCPA), han aumentado los riesgos para la administración, especialmente a la luz de los riesgos de litigios de acción colectiva de los EE. UU. en caso de violaciones de la privacidad.
Imagina el estilo de vida ideal de tu (empresa)
Kondo sugiere establecer objetivos claros: sin ellos, ordenar puede perder rápidamente el sentido. Limpiar los datos de su empresa no es diferente. A saber, establecer metas objetivo; definir procesos y seguirlos; medir el progreso regularmente; y mantén el rumbo. Además, es esencial tener un plan a largo plazo para la continuidad después del proceso de limpieza inicial. De lo contrario, sus datos volverán rápidamente a su estado natural de caos. Esto a menudo significa establecer políticas automáticas para que los datos se limpien continuamente a medida que se crean.
Termina descartando primero
Kondo aboga por un fuerte enfoque en deshacerse de los elementos innecesarios. Es un estándar útil: la eliminación adecuada de datos debe verse como algo bueno. Por ejemplo, eliminar datos antes de pasar a la nube tiene mucho sentido, ya que no tiene sentido perder dinero y tiempo moviendo la "basura". De hecho, la investigación de Gartner estima que hasta el 85% de los datos empresariales son ROT (redundantes, obsoletos, triviales), muchos de los cuales pueden identificarse con un análisis inicial.
Sin embargo, a nivel empresarial, la eliminación debe ser defendible. La empresa debe establecer una política predefinida para la retención y eliminación de datos, asegurándose de que cumpla con los requisitos de privacidad, las regulaciones y las políticas de registros, al tiempo que verifica si es parte de un litigio continuo o una preservación anticipada.
Ordenar por categoría, no por ubicación
Kondo aboga por ordenar por tipo de artículo, como ropa, en lugar de ordenar por habitación. Se aplican reglas similares en el mundo corporativo, especialmente cuando se trata de plataformas de TI globalizadas. Si las oficinas en todo el mundo usan la misma plataforma de datos, digamos por correo electrónico, entonces es mejor manejar todos los correos electrónicos en todo el mundo a la vez que ordenar todo tipo de información a la vez, país por país.
Sigue el orden correcto
Kondo sugiere comenzar con la categoría más fácil de artículos para tomar una decisión, que en el hogar es la ropa, dice ella. En el contexto empresarial, este enfoque tiene mucho sentido. Primero se debe comenzar con tipos de datos más fáciles, como unidades de archivos internas o SharePoint. A partir de ahí, puede abordar el correo electrónico, la mensajería instantánea y los datos de las redes sociales, y luego pasar a los entornos más complejos, como aplicaciones en la nube, registros, datos ERP y datos de la máquina.
Pregúntese si "provoca alegría"
Si bien, obviamente, no se recomienda utilizar la emoción como una medida para guardar datos, el concepto de chispa de alegría en realidad se puede reflejar muy bien en el contexto corporativo, siempre y cuando defina "alegría" como un desempeño corporativo superior.
El análisis es una prioridad para las empresas; sin embargo, hasta el 73% de los datos no se utilizan para el análisis, a menudo porque no se administran. De hecho, uno de los tipos de análisis más útiles sigue sin ser analizado: análisis basados en datos textuales creados por humanos para humanos, como correo electrónico y archivos compartidos. Limpiar y administrar estos datos puede generar análisis más efectivos y ofrecer información sobre el lado humano del negocio. Para la alta gerencia, esto ciertamente podría "despertar alegría".
Escalando a Marie Kondo a la empresa de hoy
Los principios de Marie Kondo de ordenar pueden ayudar a establecer un marco sorprendentemente sólido para la limpieza de los datos de la empresa. Con eso en mente, los líderes de TI y los equipos de administración de datos deben tener en cuenta las diferencias de escala y complejidad en la empresa, donde incluso las tareas simples pueden convertirse en un desafío. Las empresas deben satisfacer obligaciones complejas de gobierno simultáneamente; por lo tanto, todas las acciones tomadas en los datos deben orquestarse o unificarse en toda la organización.
La tecnología es necesaria para aumentar el esfuerzo humano. Debido al gran volumen de datos, simplemente no es posible para los humanos clasificar individualmente y aplicar la gestión a cada documento. Aquí es donde interviene la tecnología con análisis, inteligencia artificial y aprendizaje automático, para automatizar la categorización de datos y la gestión del ciclo de vida.
Ahora, si la tecnología de gestión de datos solo pudiera hacer lo mismo para suéteres físicos y anuarios, Marie Kondo tendría motivos para preocuparse.
Kon Leong es cofundador y CEO de ZL Technologies, Inc., un proveedor de software y nube para grandes empresas de soluciones de análisis y gobernanza de la información. Anteriormente, fue cofundador en varias startups de alta tecnología.
Datos
Harvard Business Review
"No puedo encontrar mi anuario de la escuela secundaria. No, no sé en qué caja estaba almacenada, y no sé dónde está esa caja, y no recuerdo qué más había en esa caja ". ¿Suena familiar? Organizar nuestras "cosas" siempre ha sido un desafío, lo que puede explicar por qué Marie Kondo se ha convertido en un nombre familiar en el arte de limpiar y organizar sus efectos personales.
Lo creas o no, las empresas enfrentan un desafío similar en la gestión de los datos de la compañía, aunque a una escala mucho mayor y con requisitos mucho más complejos. A lo largo de los años, la mayoría de las grandes empresas han acumulado varios petabytes de datos oscuros: registros web, correos electrónicos antiguos y perfiles de clientes desactualizados, todos recopilados en el curso normal del negocio que probablemente nunca se volverán a usar, con cada petabyte equivalente a 20 millones de archivadores de cuatro cajones completamente llenos. A medida que el crecimiento de datos continúa acelerándose, los requisitos legales y reglamentarios para controlar esta montaña digital en expansión siguen aumentando, lo que hace que la limpieza de datos se convierta en una de las principales prioridades comerciales.
A pesar del abismo entre la limpieza en el hogar y la empresa, así es como podemos aplicar las seis reglas de Kondo para ordenar la empresa.
Comprométete a ordenar
Cuando se trata de limpiar, el compromiso inicial es importante. Sin ella, es probable que los esfuerzos se derrumben y desaparezcan. Una iniciativa de limpieza de datos exitosa requiere el compromiso de la alta dirección, incluida la asignación de los recursos y el presupuesto adecuados. La formación de un comité de "Gobernanza de la información", compuesto por varias partes interesadas que representan a los departamentos legales, de cumplimiento, gestión de registros, privacidad, seguridad y varios departamentos comerciales, puede ayudar a garantizar el éxito a largo plazo del proyecto. Conseguir la aceptación de cada uno de estos grupos habría sido una batalla cuesta arriba en el pasado; sin embargo, las nuevas regulaciones de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Protección al Consumidor de California (CCPA), han aumentado los riesgos para la administración, especialmente a la luz de los riesgos de litigios de acción colectiva de los EE. UU. en caso de violaciones de la privacidad.
Imagina el estilo de vida ideal de tu (empresa)
Kondo sugiere establecer objetivos claros: sin ellos, ordenar puede perder rápidamente el sentido. Limpiar los datos de su empresa no es diferente. A saber, establecer metas objetivo; definir procesos y seguirlos; medir el progreso regularmente; y mantén el rumbo. Además, es esencial tener un plan a largo plazo para la continuidad después del proceso de limpieza inicial. De lo contrario, sus datos volverán rápidamente a su estado natural de caos. Esto a menudo significa establecer políticas automáticas para que los datos se limpien continuamente a medida que se crean.
Termina descartando primero
Kondo aboga por un fuerte enfoque en deshacerse de los elementos innecesarios. Es un estándar útil: la eliminación adecuada de datos debe verse como algo bueno. Por ejemplo, eliminar datos antes de pasar a la nube tiene mucho sentido, ya que no tiene sentido perder dinero y tiempo moviendo la "basura". De hecho, la investigación de Gartner estima que hasta el 85% de los datos empresariales son ROT (redundantes, obsoletos, triviales), muchos de los cuales pueden identificarse con un análisis inicial.
Sin embargo, a nivel empresarial, la eliminación debe ser defendible. La empresa debe establecer una política predefinida para la retención y eliminación de datos, asegurándose de que cumpla con los requisitos de privacidad, las regulaciones y las políticas de registros, al tiempo que verifica si es parte de un litigio continuo o una preservación anticipada.
Ordenar por categoría, no por ubicación
Kondo aboga por ordenar por tipo de artículo, como ropa, en lugar de ordenar por habitación. Se aplican reglas similares en el mundo corporativo, especialmente cuando se trata de plataformas de TI globalizadas. Si las oficinas en todo el mundo usan la misma plataforma de datos, digamos por correo electrónico, entonces es mejor manejar todos los correos electrónicos en todo el mundo a la vez que ordenar todo tipo de información a la vez, país por país.
Sigue el orden correcto
Kondo sugiere comenzar con la categoría más fácil de artículos para tomar una decisión, que en el hogar es la ropa, dice ella. En el contexto empresarial, este enfoque tiene mucho sentido. Primero se debe comenzar con tipos de datos más fáciles, como unidades de archivos internas o SharePoint. A partir de ahí, puede abordar el correo electrónico, la mensajería instantánea y los datos de las redes sociales, y luego pasar a los entornos más complejos, como aplicaciones en la nube, registros, datos ERP y datos de la máquina.
Pregúntese si "provoca alegría"
Si bien, obviamente, no se recomienda utilizar la emoción como una medida para guardar datos, el concepto de chispa de alegría en realidad se puede reflejar muy bien en el contexto corporativo, siempre y cuando defina "alegría" como un desempeño corporativo superior.
El análisis es una prioridad para las empresas; sin embargo, hasta el 73% de los datos no se utilizan para el análisis, a menudo porque no se administran. De hecho, uno de los tipos de análisis más útiles sigue sin ser analizado: análisis basados en datos textuales creados por humanos para humanos, como correo electrónico y archivos compartidos. Limpiar y administrar estos datos puede generar análisis más efectivos y ofrecer información sobre el lado humano del negocio. Para la alta gerencia, esto ciertamente podría "despertar alegría".
Escalando a Marie Kondo a la empresa de hoy
Los principios de Marie Kondo de ordenar pueden ayudar a establecer un marco sorprendentemente sólido para la limpieza de los datos de la empresa. Con eso en mente, los líderes de TI y los equipos de administración de datos deben tener en cuenta las diferencias de escala y complejidad en la empresa, donde incluso las tareas simples pueden convertirse en un desafío. Las empresas deben satisfacer obligaciones complejas de gobierno simultáneamente; por lo tanto, todas las acciones tomadas en los datos deben orquestarse o unificarse en toda la organización.
La tecnología es necesaria para aumentar el esfuerzo humano. Debido al gran volumen de datos, simplemente no es posible para los humanos clasificar individualmente y aplicar la gestión a cada documento. Aquí es donde interviene la tecnología con análisis, inteligencia artificial y aprendizaje automático, para automatizar la categorización de datos y la gestión del ciclo de vida.
Ahora, si la tecnología de gestión de datos solo pudiera hacer lo mismo para suéteres físicos y anuarios, Marie Kondo tendría motivos para preocuparse.
Kon Leong es cofundador y CEO de ZL Technologies, Inc., un proveedor de software y nube para grandes empresas de soluciones de análisis y gobernanza de la información. Anteriormente, fue cofundador en varias startups de alta tecnología.
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